map.put(key,value); } } ` int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 -1 。 void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在,则变更其数据值 value ;如果不存在,则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ,则应该 逐出 最久...
import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUCache extends LinkedHashMap { private static final int MAX_CACHE_SIZE = 100; pri
使用这个类可以方便的实现一个本地的LRU Cache类。 之所以没有关注到这个类,是因为在面对本地缓存的case时,我经常会考虑guava这个框架。 最早可以搜到的一篇关于LinkedHashMap实现本地缓存的文章之一是这篇:How to set up a simple LRU cache using LinkedHashMap,发表于2005年。文末有附了几篇关于LinkedHashMap...
Node<V>> map = new HashMap<>();private Integer limit ;private Node<V> head;private Node<V> end;public LRUCache(Integer limit) {this.limit = limit;}public V get(String key){//1:从map中获取,如果
可以通过继承LinkedHashMap并实现其removeEldestEntry方法来实现一个简单的LRU缓存。示例代码如下: public class LRUCache extends LinkedHashMap<Object, Object> { private int maxSize; public LRUCache(int maxSize) { super(maxSize + 1, 1.0f, true); // 第三个参数设为true,使LinkedHashMap按访问顺序排序...
使用LinkedHashMap实现固定大小的LRU缓存 1. 什么是LRU? LRU是”Least Recently Used”的缩写,意为”最近最少使用”。LRU缓存是一种常用的缓存淘汰算法,它的核心思想是:当缓存满时,优先淘汰最近最少使用的项目。 LRU缓存的工作原理: 新数据插入到缓存头部 ...
2、LinkedHashMap 支持 2 种排序模式,这是通过构造器参数accessOrder标记位控制的,表示是否按照访问顺序排序,默认为 false 按照插入顺序。 2.1 插入顺序(默认):按照数据添加到 LinkedHashMap 的顺序排序,即 FIFO 策略; 2.2 访问顺序:按照数据被访问(包括插入、更新、查询)的顺序排序,即 LRU 策略。
2、LinkedHashMap 支持 2 种排序模式,这是通过构造器参数accessOrder标记位控制的,表示是否按照访问顺序排序,默认为 false 按照插入顺序。 2.1 插入顺序(默认):按照数据添加到 LinkedHashMap 的顺序排序,即 FIFO 策略; 2.2 访问顺序:按照数据被访问(包括插入、更新、查询)的顺序排序,即 LRU 策略。
简介:【算法】不使用LinkedHashMap实现一个LRU缓存 LRU是我在面试过程中遇到的比较多的算法题了,并且我自己的项目中也手写了LRU算法,所以觉得还是有必要掌握一下这个重要的算法的。 什么是LRU? LRU是一种缓存淘汰策略。 我们知道,计算机的缓存容量有限,如果缓存占用满了,那么我们就需要删除一些旧数据,并且把新数据放...
2、LinkedHashMap 支持 2 种排序模式,这是通过构造器参数accessOrder标记位控制的,表示是否按照访问顺序排序,默认为 false 按照插入顺序。 2.1 插入顺序(默认):按照数据添加到 LinkedHashMap 的顺序排序,即 FIFO 策略; 2.2 访问顺序:按照数据被访问(包括插入、更新、查询)的顺序排序,即 LRU 策略。